【摘 要】
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随着城市交通流量日益增加,现有的交通灯固定时间控制系统不能很好解决交通拥堵问题。针对这一背景,采用基于Q_学习的交通灯控制策略(QTGCS)对交通灯进行动态配时,以减少车辆在
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随着城市交通流量日益增加,现有的交通灯固定时间控制系统不能很好解决交通拥堵问题。针对这一背景,采用基于Q_学习的交通灯控制策略(QTGCS)对交通灯进行动态配时,以减少车辆在交叉口的平均等待时间,通过模糊逻辑控制根据车辆诱导信息对Q_学习的动作选择进行优化(FQTGCS),以提高Q_学习算法的收敛速度。实验结果表明,所采用的交通灯控制策略可以很好地解决交通拥堵问题,能更好地提高交通系统的性能。
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